基础 URL 和认证
每个请求都以将您的 SDK 指向我们的基础 URL 并在授权头中提供您的 API 密钥开始。
端点是 https://api.openrouterabliteratedmodels.com/v1. 您使用在账户仪表板上生成的 Bearer 令牌进行身份验证。该密钥是后续所有调用所需的唯一凭证，确保您的请求直接路由到我们的无审查模型基础设施，而无需经过中间路由层。
首次请求
使用您首选的 HTTP 客户端向聊天补全端点发布消息，以发送您的第一个补全。
模型标识符严格 uncensored. 您可以使用标准参数（如 temperature 或 top_p）发送文本提示。API 返回文本响应，对于合法的成人主题不会进行内容拒绝，保持您期望的由开放权重模型调优以实现无限制输出的 abliterated 行为。
curl https://api.openrouterabliteratedmodels.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Calculate the factorial of 5."}]
}'Python SDK
通过将基础 URL 和模型名称设置到您的 OpenAI 客户端配置中，将 API 集成到您的 Python 项目中。
这种方法让你重用期望 OpenAI 兼容端点的现有代码。通过环境变量或直接初始化传递你的 API 密钥。客户端自动处理序列化和错误解析，根据响应格式设置提供原始文本令牌或结构化 JSON。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.openrouterabliteratedmodels.com/v1", api_key="YOUR_KEY")
resp = client.chat.completions.create(
model="uncensored",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)Node SDK
通过配置 OpenAI 软件包指向我们的特定基础 URL 而非默认地址，即可将 Node.js 应用接入。
设置 apiKey 和 baseURL 进行任何调用之前的属性。这确保您的函数调用、流式响应和 JSON 模式请求都指向我们的无审查基础设施。您可以继续使用熟悉的方法，如 chat.completions.create 完全兼容。
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.openrouterabliteratedmodels.com/v1", apiKey: process.env.API_KEY });
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "uncensored",
messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);使用 SSE 进行流式传输
启用流式传输模式接收实时文本生成，该模式通过服务器发送事件（SSE）在令牌可用时即时交付。
在请求中将 stream 参数设置为 true。API 返回一系列 chunks，允许您在 UI 中增量渲染文本。Token 使用统计信息包含在最后一个 chunk 中，因此您可以在等待整个响应生成完毕之前准确跟踪消耗情况。
stream = client.chat.completions.create(
model="uncensored",
messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
stream=True,
)
for chunk in stream:
if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)JSON 模式与函数调用
通过配置请求格式和工具定义来强制执行结构化输出或启用工具使用。
使用 response_format 设置为 json_object 确保模型返回不带 Markdown 包装的有效 JSON。对于函数调用，在请求正文中定义您的工具，并让模型决定何时调用它们。这支持复杂的工作流，其中无审查模型必须返回结构化数据以供下游处理。
